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Meng CAO, Song-Can CHEN. Environment is a nexus: generalization process for domain generalization. Front. Comput. Sci., 2026, 20(6): 2006331阅读原文：
领域泛化的核心挑战在于如何让模型在未见过的目标域上保持稳健。南京航空航天大学陈松灿教授团队提出“泛化过程”新视角，将每个领域视为从环境分布中采样的“元样本”。基于此开发的GPDG框架通过建立环境到函数的元函数映射，能够为未知领域有效诱导特定的预测函数。实验证明，该方法在PACS和DomainNet等基准数据集上均优于现有的梯度匹配等前沿算法。
领域泛化（DG）目前面临的一个核心技术痛点是，大多数现有方法倾向于学习一个跨领域的通用且固定的映射函数。这种“领域不变表征（DIR）”策略虽然在直觉上可行，但往往会忽略领域内蕴含的特异性信息，导致模型在面对与训练集差异较大的未知目标域时表现乏力。由于无法感知目标域的先验知识，仅依赖源域提取的不变特征往往只能实现有限的泛化，限制了模型在复杂实际场景中的自适应能力。
为了解决这一难题，南京航空航天大学团队提出了结合“环境纽带”视角与高斯过程的GPDG框架。该框架摒弃了寻找单一通用函数的传统思路，转而将每一个领域看作是从一个更高维度的“环境分布”中抽取的样本，而各领域的预测函数则是该环境下的功能采样。为了实现这一设想，GPDG利用高斯过程建立了一个从环境到具体函数的元函数映射，通过核矩阵捕捉不同领域间的语义关联，从而能够在未知域到达时，基于其领域分布特征快速诱导出针对性的预测逻辑。
研究表明，在C-MNIST、PACS、VLCS和DomainNet等数据集上的实验中，GPDG的性能稳健且优于多种主流泛化算法。数据显示，通过领域增强策略对模型平滑度进行优化，可以进一步增强其在极端分布偏移下的鲁棒性。这一研究不仅为领域泛化提供了严谨的PAC-Bayesian理论保障，也为构建更具灵活性的通用人工智能系统提供了重要的技术路径。
